SOHANI RAQAMLASHTIRISHDA SUN’IY INTELLEKTNI QO‘LLASHNING MATEMATIK YECHIMLARI
DOI:
https://doi.org/10.65164/w01y7c87Keywords:
Raqamlashtirish, Sun’iy intellekt, Gradient tushishi, Neyron tarmoqlar, Regressiya, Optimallashtirish, Algoritm, Big Data.Abstract
Ushbu ilmiy maqolada turli sohalarni raqamlashtirish jarayonida sun’iy intellekt (SI) va
mashinali o‘rganish (ML) algoritmlarining matematik asosi tadqiq etiladi. Maqolada chiziqli algebra,
ehtimollar nazariyasi, matematik statistika va optimallashtirish usullarining sanoat, moliya va
logistika sohalaridagi amaliy tadbiqi tahlil qilingan. Shuningdek, xatolik funksiyasini
minimallashtirish va neyron tarmoqlarining matematik arxitekturasi bayon etilgan.
References
[1]. O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining 2021-yil 17-fevraldagi PQ-4996-son qarori. "Sun’iy
intellekt texnologiyalarini joriy etish bo‘yicha shart-sharoitlar yaratish chora-tadbirlari
to‘g‘risida".
[2]. O‘zbekiston Respublikasining "Raqamli O‘zbekiston – 2030" strategiyasi. (Sohalarni
raqamlashtirishning huquqiy va strategik asosi).
[3]. Goodfellow I., Bengio Y. and Courville A. Deep Learning. MIT Press. 2016. – 800 p. (Ushbu
kitob SIning matematik asoslari bo‘yicha "oltin standart" hisoblanadi).
[4]. Bishop C. M. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer. 2006. (Ehtimollar
nazariyasining qo‘llanilishi bo‘yicha asosiy manba).
[5]. Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. The Elements of Statistical Learning. Springer. 2009.
(Statistik modellashtirishning matematik yechimlari).
